論文の概要: Multitask Learning and Joint Optimization for Transformer-RNN-Transducer Speech Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00771v1
• Date: Mon, 2 Nov 2020 06:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 13:18:28.551219
• Title: Multitask Learning and Joint Optimization for Transformer-RNN-Transducer Speech Recognition
• Title（参考訳）: 変換器-RNN変換器音声認識のためのマルチタスク学習と共同最適化
• Authors: Jae-Jin Jeon, Eesung Kim
• Abstract要約: 本稿では,マルチタスク学習,共同最適化,および変換器-RNN-トランスデューサシステムの共同復号法について検討する。 提案手法は, 単語誤り率(WER)を16.6 %, 13.3 %削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.198689566654107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, several types of end-to-end speech recognition methods named transformer-transducer were introduced. According to those kinds of methods, transcription networks are generally modeled by transformer-based neural networks, while prediction networks could be modeled by either transformers or recurrent neural networks (RNN). This paper explores multitask learning, joint optimization, and joint decoding methods for transformer-RNN-transducer systems. Our proposed methods have the main advantage in that the model can maintain information on the large text corpus. We prove their effectiveness by performing experiments utilizing the well-known ESPNET toolkit for the widely used Librispeech datasets. We also show that the proposed methods can reduce word error rate (WER) by 16.6 % and 13.3 % for test-clean and test-other datasets, respectively, without changing the overall model structure nor exploiting an external LM.
• Abstract（参考訳）: 近年,トランスデューサと呼ばれるエンドツーエンド音声認識方式がいくつか導入されている。 これらの方法によれば、転写ネットワークは一般的にトランスフォーマーベースのニューラルネットワークによってモデル化され、予測ネットワークはトランスフォーマーまたはリカレントニューラルネットワーク(RNN)によってモデル化される。 本稿では,マルチタスク学習,共同最適化,および変換器-RNN-トランスデューサシステムの共同復号法について検討する。 提案手法は,大規模なテキストコーパスの情報をモデルが維持できるという点で大きな利点がある。 広く使われているLibrispeechデータセットのESPNETツールキットを用いて実験を行い,その有効性を証明する。 また,提案手法では,モデル全体の構造を変更したり,外部のlmを利用することなく,それぞれ16.6 %,13.3 %の単語誤り率 (wer) を削減できることを示した。

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